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はてなキーワード: 計算機科学とは
実際数学勉強して幸せに暮らしたロールモデル女子あんまりみたことないなー。実は男も幸せな数学者ってごく一握りのような気がする。
世の中で要求される対人コミュニケーションスキルとか気遣いとかいうような技術や知識とオーバーラップするところがなさすぎて、いわゆる変人、つきあいにくい人多い。まだ計算機科学とかの方が実在世界と関連している分はるかに生きやすいのでは。大学の学長さんとかも数学者って少ない。実務ができない人が多いからなんだよ。抽象的なことに能力と努力を全振りしてる。でも世界の進歩に一ページを書き加えられる人は一握りなんだよな。
教員も少子高齢化でポスト自体先細りだし。金融アクチュアリーとかむしろ複利計算とか算数そろばんの領域だよな。
高校2年生の息子の成績が良い。これまで進路の話をあまり真剣にしてこなかったが、国立医学部も目指せる成績をキープしており、向上心もあって誇らしかった。
最近進路の話をしたのだが、息子が大学で学びたいのは情報科学、計算機科学なのだそう。小学生の頃レゴマインドストームで遊んで以来、コンピュータ好きなのは知っていたが、趣味程度だと思っていた。
もちろん否定するつもりはないし、「じゃあ一生懸命頑張りなさい」と穏やかに声を掛けたが、内心ではがっかりしてしまった。後から聞いたら夫も同様だそう。私と夫世代は就活シーズンに不景気や就職難を経験しており、「大学進学するなら工学部。成績が良いなら迷わず医学部」という思い込みがあった。まあ息子の進路だから決めるのは息子だけど。
というか「医学部」のインパクトってやっぱり半端ないよなぁ〜。「情報科学」って言っても、知らない人（大学に興味ない人とか）には伝わらないけど、「医学部」が通じない人は殆どいないし。はぁ。
はっきり言って全くのデタラメなので信用しない方がいい
ぶっちゃけその手の育成は自分の会社のルールを押し付けてるだけであって社会通念上の育成とはほど遠い
外部の研修メニューを選んできているように見えても結局はグループ会社とか退職再雇用とかそういう人ばかり
おまけに選んでるのはその会社の人事部だから如実に企業文化が反映される
まぁそれでもまだ外部の研修を入れているのはマシな方で
「2年前まで営業やってました」「去年製造部から異動してきました」とかの育成素人が研修を作ってる
それなりに本でも読んだのか、それっぽい感じにはしてるんだけど
良くあるのが「我が社の改革案をブレストして資料にまとめて発表」とかいうゴミ研修
参加させられてる社員はクソどうでも良い部長レベルの話を聞かされるし
部長も忙しいのにアホみたいな研修に参加させられて「我が社の改革案」みたいなのを聞かされる
「そうか！社内教育頑張ってるな！」
「日本企業は社内で育成してる！」
みたいなノリも多い
そもそもPCの中身がなんなのか分かってないしOSの役割がなんなのかも分からんしHTTPがどういう思想で通信してるか分かってないのに
とりあえずAWSの研修だけ受けさせてポチポチしたらそれっぽいのができるような人材だけ作って育成した気になってる
結局は表面的にAWSを使えるようになってるだけなのでAWS側の仕様が変わったり新しいのが出てきたら全然使えない
じゃぁそういう高度な育成をやってくれるのはどこか？っていうと、そりゃ大学ですよ
それなりの大学で計算機科学でも勉強したらそれなりに教えてくれる
企業側は大学でこういう専門性をちゃんと教えているってことを無視して「地頭の良さ」「やる気や熱意」「人当たりの良さ」とかを採用基準にしてる
凄いことに育成やってるのも採用やってるのも同じ人事部っていうね
自分たちが育成出来てないということに目を瞑って採用は素材の良さを求めるとかとち狂ってる
結局刺身に出来ないから丸ごと焼いて食べてる、みたいなことを平気でやってる
まぁそんな感じで日本の企業は主に人事部がゴミだから社員を育てているようで全く育たないので
AIとは学術研究の一分野だと言うのはその通りだけど、AI研究者名乗る人で一行もプログラム書いたことない人はいないし、具体的な話を何もできない時点でただの山師扱いされるよ。
じゃあイデアはなんと言えば正解だったの？
「今のお前は、僕の弟を模して作られた自律型計算という概念とコンピュータという道具を用いて『知能』を研究する計算機科学の一分野搭載型の魔導ヒューマノイド。
お前が意思だと思っているものは存在しないし、自我は気のせいだし心なんてものも存在しないすべては単なる反応でボディや環境的文脈から完全に独立した機能は皆無なんだ！」
ヤバい、逆に読みたくなってきた。
ソードマスターヤマト並みの疾走感。
もうあなたが続き書いてよ。
設計段階で問題になりそうなところや追加機能とかを全部検討して
細部の設計をしていく段階になると各種APIを網羅的に理解していて
それらがどういう相互作用を及ぼすかまで全部把握して
もはや神の領域
アホは黙ってアジャイルしてろ
マリッサはヤフーCEOになった2か月後に子供産んでいるんだが？
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』
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Marissa Mayer, 2011 Interview (crop).jpg
アメリカ合衆国の旗 アメリカ合衆国・ウィスコンシン州ウォーソー
マリッサ・アン・メイヤー（Marissa Ann Mayer、1975年5月30日 - ）は、アメリカのIT業界の実業家。Lumi Labs共同創業者[1]、Yahoo!の元CEO、Googleの元副社長（検索製品およびユーザーエクスペリエンス担当）[2]。Googleの顔の一人で、インタビューやイベント出演が多かった[3]。
経歴
メイヤーは、1975年にウィスコンシン州・ウォーソーでドイツ系の血を引くフィンランド系アメリカ人の家庭に生まれた[4]。母は美術の教師、父は水道会社で働いていた[5][6][7]。1993年に高校を卒業後、ウエストヴァージニアで行われたNational Youth Science Campに参加[8]。
スタンフォード大学からシンボリックシステムの学士号と計算機科学の修士号を受け、人工知能を専門分野としていた。
スイス・チューリッヒのUBS研究所（Ubilab）やカリフォルニア州メンローパークのSRIインターナショナルを経て、1999年に従業員数20人程度の規模だった[9]Googleに数少ない女性エンジニアとして入社した。人工知能とユーザインタフェース設計の専門家であり、これまでGoogleウェブ検索、Googleニュース、Gmail、Orkut、Google マップ、Google Earth、Google Health、iGoogleなどの構築に携わった[2][10]。
2008年、『フォーチュン』誌が毎年選定する「50 Most Powerful Women」（最もパワフルな女性50人）で第50位に選ばれた。これまでに最も若い女性としてランクインしたことになる[10]。
2009年、検索事業に関する仕事の功績により、イリノイ工科大学から名誉博士号を授与された[11]。
2012年7月17日、Yahoo! CEOに就任[12][13]。 同年9月30日に男児を出産 [14]
2013年2月、ヤフーの就業制度について、従業員の在宅勤務をオフィス勤務に転換する方針を示した[15] 。このことについて、在宅勤務をしていた従業員などからの批判が起こった。[16]
2013年4月、ヤフーでの育児休暇制度を変更し、育児休暇期間の延長と育児休暇に伴う賞与を与えることにした[17]。この制度変更についてCNNは、FacebookやGoogleなどのようなシリコンバレーにある企業の制度に合わせたものだと伝えた[18]。
2017年1月9日、Yahoo!の中核事業をVerizonに売却する契約が正式に結ばれた後にYahoo!役員を退任する、と発表された[20]。
2017年3月、Yahoo!の中核事業売却後、CEOを退く際に2300万ドル（約26億円）の退職金を受け取ることが明らかになった。ボーナスについては辞退した[21][22][23]。
2017年4月、ベライゾン・コミュニケーションズへの中核事業売却で約1億8600万ドル（約205億円）を手にすることが、米証券当局への届け出で明らかになった[24]。
Python が流行して C と Java と Ruby を勉強した自分としては肩身が狭いのだけど、高校物理ができたら機械電気に行ったほうが良いよ、って言いたい。311以前は物理工学も含めたけど、今は語るまい。未来はわかんないけど、物理学のセンスがあるなら、工学部に行こうと言いたい。つまりは「プログラミングは独学できる」から、大学では「別のことを学ぶ」のもアリだよ、って言いたい。あんまり大学のプログラミング界隈に夢を持つと、プログラミングしかできない人間になっちゃうからね。たとえばさ、ビル・ゲイツやベゾスやマスクとオラクルの社長が「プログラミング」の学部を出ていないのに、三木谷や孫やホリエモンなんかもそうだけど、彼らは「プログラミングの勉強をセカンダリ」にしたから成功したのよ。計算機科学の勉強は、音楽と同様に「ピアノがあればできる」ようなもんで、高価な機材を必要としないのよ。だから、理系だから「プログラミング」を選ぶ必要は何もないよ。
私は情報技術者だ。今風に言えばデータサイエンティストやらセキュリティエンジニアなどと名乗ったほうが良いのかも知れないが、ながらく情報技術者という肩書で活動してきたため情報技術者と名乗ったほうが私の肌感覚的に合っていると考えている。
山田太郎議員が赤松健氏らと共に表現の自由の擁護を掲げ、政界では小さいながらも一定の存在感を示しているのは皆さんご存知だろう。
これまで地域のための政治家や特定の例えば自動車業界のための政治家や、更には女性のための政治家、共働き家庭のための政治家など様々な政治家が登場したが、サブカルの擁護、その中でもマンガアニメゲームを中心とした表現の自由の擁護のための政治家は非常に新しいと言わざる得ない。
これは本邦で「女が政治なんて」と怪訝な目を向けられても女性が参政権を獲得し、そして時間をかけて女性政治家の登場を果たしたときのような変化だ。
今の時代はまだ「マンガオタクが政治なんて」という怪訝な目がまだまだ多いように思われるが、無理解が理解に変わってくる節目なんだろうと思う。
さて、私は前述したように情報技術者である。何なら私の両親も情報技術者という言葉が生まれる前から情報技術者であり、私が生まれ育った家庭は情報技術という点においては非常に先進的であったと評価できる。
はじめて私の専用機として両親あたえられたのがPC9801であり、パソコン通信の後期あたりから私自身の意志でネットワークへアクセスしていたという経歴がある。
学生時代は高校教育に情報技術という科目がなく電気科目の一分野であったため工業高校へ進学し、そこから東京大学へ進んで計算機科学、情報技術関連を中心に履修した。根っからのIT畑であると言って良い。
そんな私が最近ふと思うのはまだまだ政治の分野は情報技術に疎いということだ。
このように感じた一番の切っ掛けはやはりマイナンバー制度と銀行口座の紐付けによる税務処理の簡略容易化が、個人情報保護という御旗によって実現に至らなかったことだろう。
ITへ専攻を持たない方々には理解が難しいと当時の一般市民や政治家たちによる意見交換を観ていて実感しているが、たとえ銀行口座の金額の増減がマイナンバーによって国から監視されていても、個人情報ひいてはプライバシーの保護は可能なのだが、プライバシーを気にする層は商取引の詳細、つまり自分が何を買ったり何処へ訪れたのかを国に監視されるわけにはかないという意見が支持されてしまったのだ。
本当にこの件は誠に無念と言わざるを得ず、私たち情報技術者の説明不足と力不足を痛感させられてしまった。
一応、この件に関連する技術情報としてフランス国立情報学自動制御研究所が公開した「GNU Taler」を紹介しておこう。
GNU Talerは プライバシーの保護が可能な決済システム。顧客は匿名のままでいられますが、事業者はGNU Talerでの決済を通じて収入を隠すことはできません。これは脱税やマネーロンダリングを避けることが可能です。(抄訳)
銀行口座がマイナンバーに紐付けられ、日本円に裏付けされた匿名決算システムが本邦へ導入されていれば、事業者や個人事業主、確定申告を自ら行う者、政治家たちは事務コストの大幅な削減と、我々全国民は所得税や法人税に関して現行税制のままであってもより平等に恩恵を得られたはずだ(ここでは現行税制が平等であるかは判定しない。所得隠しが難しくなることで現行税制の平等化が進むという意味)。
GNU Talerは例として挙げただけであり、これだけでどうにかなるというものではないが、一部の情報技術者、特に分散ネットワークへ興味を示している情報技術者の中では比較的好意的に捉えられている概念方式の決済システム。
我々情報技術者はこういった一般層が興味示しにくい、示すことができない技術情報を多く持っているが、技術者全般の悪い癖で自分たちだけで理解・納得・満足をしてしまう傾向がある。
これまでマンガアニメゲームのクリエイターが作り発表するだけで満足してしまっていたのと同様の問題を我々技術者も抱えており、このままでは良くないと危機感を覚えている。
ならば我々情報技術者の中から政治家を選出するべきなのではないかと思うのだが、我々は情報技術者が好きなだけであって政治は別に興味もないので、この好き嫌い、感情部分を乗り越えた赤松健氏には頭が下がる思いだ。
はてなユーザの興味が向いている情報技術関連といえば新型コロナウイルス接触確認アプリ「COCOA」の諸問題が挙げられるであろう。FLOSSで開発が始まったというのは評価に値するが国へ引き継がれた途端にAndroid版でのバグや、そもそも利用が広がらないなど運用に窮してしまった。
これに対する責任の声も少なからず聞くが、利用を促進するには国が強権を発揮するくらいの無茶が必要なので多少の同情は禁じ得ない。
WindowsではPowerToysが便利なので導入を国の制度で強制導入を決めるくらいの無茶だろう(※PowerToys : Microsoft謹製のWindows機能拡張ユーティリティ。様々な要因でWindows標準機能へ含まれなかったユーティリティ群とされる)。
ただ、強権を発動しないまでもゲーミフィケーション的に楽しく使うことや、割引クーポンを発行するみたいな市民の利用を促進するインセンティブが必要だったのでは？とは感じる。
本邦ではまだまだ情報技術者からすると不可解な情報技術運用が多くある。
例えば文科省のGIGAスクール構想までは良いが学校や請け負ったベンダーが端末パスワードを共通化してしまうことや、総務省がジャストシステム一太郎花子の事実上排除を決定してMicrosft Officeへ一本化してしまうというものだ。
GIGAスクール構想ではGoogle Chrome OSが支持を集めたのだからClassroomサービスによりパスワードを共通化する必要はそこまで無いと情報技術者は知っているし、Microsft Officeへ一本化するくらいであるならば保存形式をOpenDocument Format(ODF)にすることでMicrosft Officeと一太郎花子を共存させ無駄な予算の抑制、更に今後新たなオフィススイートが導入されても移行に手間は最小限に抑えられると知っている。
もっと言ってしまえば多くの行政機関や自治体、政党や政治家のWebサイトは極端なまでJavascriptへ汚染されアクセシビリティが地に落ちているのも視覚障害者にとって非常に問題である。
確認してみたいのならばJavascriptを切って各Webサイトへアクセスしてみたら良い。Javascriptが機能しなければコンテンツへテキスト1文字すら表示されないWebサイトの存在や、おそろしく醜い(見にくいではなく)トップページがレンダリングされることを知ることができるだろう。
視覚障害者のためのいわゆる「音声ブラウザ」はモダンで高度なレンダリングを解釈できるとは限らない。あまつさえ「今は高度な読み上げ機能を持つiOSやAndroidが主体だから良いじゃん」という視覚障害者がタッチスクリーンディスプレイを操作することへの無理解な声すら聞こえてくる始末だ。
これらの不可解さを解消するには「情報技術で国内外問題を解決する」というワン・イシュー綱領を持った情報技術へ深い見識のある政治家が登場しなければならないのではないかと思うのだ。
そして私はその一歩を踏み出すべきなのかどうなのか最近毎日悩んでいるのだ。
私は情報技術が好きだからこそ、情報技術は国内外の問題を解決できると信じているからこそ政治家にならなければいけないのかも知れない。
もと増田だけど、気分まぐれに書いた駄文なので気にしないといてくれ。
それはさておき、Python が好きってことはプログラミングが好きってことで良いね？だとすると、最終的には C 言語やることになるけど、今は Python をやろう。なんと言っても、Python は C 言語できているけど、C言語は謎いので無視してオッケー！
そんでもって、Python の「公式ドキュメント」をきちんと読みこなせるようになろう。最初はから全部は必要ないけど、最終的には読みこなせるようになろう。そんでもって、プログラミングをしたいってことは「何かを作りたい」のだろ？たとえば、増田を作りたかったら Python だと Django や Flask を、人工知能を作りたかったら PyTorch を使うことになるだろうけど、その手のフレームワークの「公式ドキュメント」を読みこなせるようになろう。プログラミングスクール（やめとけよ）や本は「公式ドキュメント」を読めるようにする手段だと思ってくれ。間違っても「本に書いてあったのに、動かない！」なんて、喚かないでね。洋書も和書も「公式ドキュメント」以外のテキストは間違っていることがあるので。
次に「エラーは友達」ということ。エラーはあなたを否定したのでなく、コードを否定したのであって、エラーが出ても気にしないでください。そんでもって、エラー文を丁寧に解決していけば、すごくスキルが身につきます。
最後に、Python 言語だけじゃ解決できないプログラミングの問題は多々あります。データベースを操作するには SQL が、ウェブサイトを動かすには JavaScript が、ウェブサイトを作るには HTML/CSS が、サーバーを設置するにはシェル言語が、Python を高速化するには C言語が、必要になる場合がありますが Python を使いこなせると、おそらく習得は容易でしょう。なぜかというと「Python だとチョメチョメだったっよなー、これでいけないか？」という勘が形成されるので。
チューリング完全な言語はどれも表現力は同じだから、「この言語だから成功する」というのは無いよ。Python は interface が無くて、class が弱くて、動的型付けを用いているけど、これらがないと「制約」を課すことができないというフリーダム過ぎるから、嫌らわれることはあるけどね。制約が強い言語は、ハンターハンターふうに言うと「制約が念能力を強くする」みたいな要素はあるよ。
どうしても教育を受けたいという希望があるのなら、ハーバードの CS50 という講義が無料で見れるから、推薦したいね。あれみると、我が国は計算機科学は負けていると思った。
∞と∞を不等号で比較することはできないんだ。
それは事実。∞/∞ は定義されてないよ。知ってるよ。でもさ、数式的にわかっているときに発散具合で、関数自体は比較できるのじゃないの？
④の式を計算機で処理することはできないというあなたの説に反論する為に、WolframAlphaに④の式を計算させるリンクを張ったのだけれども、意図を全く理解してないようだな。
そりゃ、そうだろ。WolframAlpha が数式を表記できなかった誰も使わねえ。アホか。俺は電卓までは否定しないよ。違うってば。オレっちは「制限のあるメモリ（=有限）上では ∞ は定数としか扱えない」から、「数学=計算機科学」ではない、と言いたいの。「反例の反例」で書いたけど、遅延評価のような手法を使うと数学の問題もプログラミングで解けるよ。なんなら、虚数や分数でも Haskell や Ruby を使うとプログラミング上は解けるよ。それは言語製作者がパフォーマンスを落として実現しているだけで、メモリやプロセッサでは直接演算してないのよ。まさかだけど「物理学で小数と分数を同じものとして扱ってはいけない」ことを知らないとかじゃないよね？
数学という学問は「反例があったら、仮説を否定できる」という学問なんだよな？だったら、数学的な問題を計算機で処理できなければ「計算機科学=数学」を否定できるのだろ？なら、今からやってやる。
① f(x) = x ^ 2, g(x) = 2 ^ x とする.
② x に無限に大きくなるとき、f(x) とg(x) は共に無限に発散するが、
③ 数学的には lim が「x →∞」のとき、f(x)〈 g(x) と言える。
④ なぜならば lim が「x →∞」のとき、(x^2)/(2 ^ x) は 0 に収束するからだ。
これは数学的には合っているだろ？歴史的にはカントールがこの難題をクリアしてくれたのだろ？俺は大学の数学科じゃないから不勉強なのは認める。ただ、上記の主張は数学的には合っているはずだ。
じゃあ、計算機で無限を比較するとどうなるか？これから書くことは、IEEE 754 といった現実世界のプロセッサで語るぞ。
③' 計算機では lim が「x →∞」のとき、f(x) 〈 g(x) と言えない。
④' なぜならば lim が「x →∞」のとき、f(x) と g(x) は +∞ という二進法上の値となり「等値」となるか、「比較できない」ものになる。
反例の反例が来るだろうから、こっちも否定しとくぞ。たとえば、Haskell のような遅延評価をする言語では ⑤ の「(x^2)/(2 ^ x) は 0 に収束する」という記述も可能ではある。ただ、それはアルゴリズム的に Haskell は記述できるからであって、メモリ上やプロセッサ上では扱えているわけではない。よって、この「反例の反例」は否定できる。
ここまではよくわかる。それで物理学と数学的なカオス理論を押す連中が間違っていると思うのが、
二度目の入力の際に手間を惜しみ、初期値の僅かな違いは最終的な計算結果に与える影響もまた小さいだろうと考えて、小数のある桁以降の入力を省いたところ、
ここ。ここが諸悪の根源だ。まず計算機科学の連中が大学に入って最初に引っかかるミスに大御所がひっかっている。たとえば、0.4 - 0.3 は計算機科学では 0.1 じゃない。それは十進法から二進法に変換するという計算機の特性を理解してない人がやるミスだ。嘘だと思ったら、0.4 - 0.3 == 0.1 と C なり Ruby なり Python なり Java なり Haskell なりでやってくれ。ちなみに JavaScript なら 0.4 - 0.3 === 0.1、Lisp族の Clojure は (== (- 0.4 0.3) 0.1)、PHP はちょっと自信がないので省かせてもらう...。浮動演算ユニットがついているプロセッサで IEEE 754 の類をサポートしているなら「偽」となるはずだ。ここでは「桁あふれ」「丸め誤差」なんかは説明しないが、計算機で小数を扱うのは注意が必要ってことだ。閑話休題、つまり計算機で数学や物理学が実数のように小数点を扱うなら 3.0 と 3.1と 3.14 は別物として扱う必要があって、カオス理論の創始者であるローレンツは「有史に残る」ミスを犯した。
結果が大きく異なった。
これは金融界隈のエンジニアたちにとっては、コンピュータが現れてからは悪夢のような形で襲っていて、ゴースト・イン・ザ・シェルの題材にすらなっている「既知の未知」という類のエラーだ。はっきりいうと、大御所にこんなことを言うことは憚れるが、エンジニアだと３年目以降だとしないミスを MIT のエリートがやっているという、なんというか「そりゃ、そうなるだろ」的なミスをしでかした結果なんだよ。例えば、古典物理学だと有効数字のひとつ下の数値は切り上げて四捨五入するというのは教科書的には正しい。だがね、計算機科学だと小数点の扱いは事故の元なんだよ。具体例を出すと「Ruby で円周率を100回掛け合わせる、Ππ（パイパイ、n=100）みたいなことをする。
puts [3.0, 3.1, 3.14].map{|i| 100.times.reduce(i) {|j, k| j *= k + 1}} # 2.7997864633183236e+158 # 2.893112678762268e+158 # 2.930443164939848e+158
もう一度、特に高校の物理をやった人は考えてほしい。数値を切り捨てしないだけで、これだけの差が生じるのだ。そりゃ、ローレンツ大先生も驚くわな。現実世界では起きないような気がするのはなぜか？、と思うじゃん。そこで、わたしはこう思うわけですよ、
とね。だからこそ、
というものを科学する学問があって良いのじゃないかと。つまり、
なのではないかと。
逆に聞くけど、質問を質問で返すのは詭弁のガイドラインに抵触するのは承知の上で、貴方は「計算機が実数を扱っているという前提が間違っている」のを知っているのか？
逆に何でその程度のことすら知らないと想定してんだよ。意味不明すぎるだろ。そもそも「計算機が実数を扱っているという前提」なんて存在しねーぞ。お前は実数の定義を知ってるのか？有理数を完備化したもんだぞ？有理数が稠密だということを理解してるのか？そもそも自然界に「実数」が存在してるなんて証拠は一個でもあるのか？物理学が実数体でないと致命的におかしくなるケースが一個でもあるのか？
たとえば、カオス理論が起きるのは「計算機科学で物理学と同じように小数を扱ったから」なのだけど、あれは古典物理学を学んてきた人がおかすミスなんだよ。あれはローレンツが有効数字というまやかしに引っかかって起きたのと、十進法と二進法の互換性が無いことに起因したケアレスミスなんだよ。俺はカオス理論を否定するのじゃなくて、カオス理論も偶然が生んだ産物だという上で言っているのよ、念の為。
意味不明。カオスは初期値に鋭敏だというだけだぞ（細かいことを言えば色々あるが）。計算機がどうとか関係ねーし有理数も実数も関係ねー。パイこね変換のカオスは離散系だろうが。何言ってんだ。
逆に聞くけど、質問を質問で返すのは詭弁のガイドラインに抵触するのは承知の上で、貴方は「計算機が実数を扱っているという前提が間違っている」のを知っているのか？たとえば、カオス理論が起きるのは「計算機科学で物理学と同じように小数を扱ったから」なのだけど、あれは古典物理学を学んてきた人がおかすミスなんだよ。あれはローレンツが有効数字というまやかしに引っかかって起きたのと、十進法と二進法の互換性が無いことに起因したケアレスミスなんだよ。俺はカオス理論を否定するのじゃなくて、カオス理論も偶然が生んだ産物だという上で言っているのよ、念の為。それで、主訴に戻るけど、この複雑性が計算機というレイヤーの上で物理学（放射線などのビットのエラー）や計算機科学の限界を無視して数学で演繹的に表すことが可能なのか？、という疑問に対して「無理」なんではないかと思っているわけ。
たとえば、RSAの暗号理論は計算機の有限時間内の演算が難しいという特性を使っているわけじゃん。つまり「暗号化されたものは確実に復号できるという特性を持ち、かつ有限時間以内に割り切れる可能性がほぼ無い」という特性を持つことは数学的にも正しく、計算機科学でも成り立つ事実じゃん。SHA-1 がハッシュ暗号として脆弱なのは、異なるファイルで同じハッシュ値を作れることが PoC されたことであって、数学的に脆弱性が解読されたわけじゃないだろ？もし、数学的にこの脆弱性がわかっていたら、もっと早い段階でハッシュの衝突が起きていたと思うのだが、違うのかい？一応は SHA-1 で衝突が起こることは数学的に予期されていたが、これだけハッシュ破りに時間がかかったのだから、有用性はあったとはおもうけどね。
確かにいま主流の計算機が「ノイマン式コンピューター」なのだけどさ、チューリングマシンには記載できていない問題があることを知ろうよ。例えばさ、チューリングマシンが事実であるとしても、そこには CPU の周波数が原因となる時差が生じることによるラグがあって、そのことを感覚的に知覚してないとコードできない事例もあるのを知るべきだと思うよ。人工知能を作ろうとする場合には、統計学的な手法や、脳の仕組みを真似たものと色々あるわけだけど、究極的にはアセンブリで動くものになるのだったら、計算機の特性による歪みが反映されるはずではないのかい？今の人工知能は半精度を多用する場合が多いけど、二進法と十進法の変換ミスによる理想と現実の乖離は無視できるのかい？本当に我々の思考は「数学的なもの」で成り立っているのかい？もしそうだったら、どうして我々は計算ミスをするのだい？僕は不思議に思います。だから、数式と計算機は別物だと考えておくべきで、計算機科学も物理学と同じで「己の正しさを示すだめだけに数学を使う」学問で良いのじゃないでしょうか。
良い言語だと思うが、不満がある。
という愚痴がある。他人の書いたものを読む分には良い言語だと思うよ。
型ヒントはコンパイル時のエラーにならないじゃん。だったら、いらなくね？タプルは複数の値を返すときに使うのね。Go みたいだね。または Ruby の Struct みたいな。
あれ嫌いな人おるのか。俺も好きじゃないが。純粋に Haskell と同じ文法だったら良かったのにね。
アレはキモいね。素直に ?! で良いと思う。というか、Python は英語圏の人も納得はできないだろ、っていう文法が多くないか？
というのは同意する。ただ、書くときにそうは思わない。例えば、with 構文は Ruby の方がブロックを抜けたらクローズするという方針のが良いと思う。
当方、機械学習や深層学習に乗り遅れた（自称）フルスタックエンジニアである。プログラム言語は Java, PHP, Python, Ruby, C, Swift, Kotlin, JS, Rust 何でも好きだ。HTML/CSS や SQL も大好きだ。ところが、計算機科学という領域で次に何が来るかわからないので、増田の集合知に教えてもらいたい。最近のワードは、以下の感じ。
この手の分散型データベースは好きになれない。遅いし。それに、反社会的勢力が暗躍する領域は嫌い。
どうせ、ICT やユビキタスとかと一緒で経産省のオママゴトになるのは見えているので、反吐が出る。
計算機の演算機能が未だに不足しているので、汎用 AI なんて無理なのがわかっているはずだが、何故に人の出入りが激しい。統計的機械学習といったアルゴリズムとして利用する分には、現実的だと思うが。
良いと思うが、既存の RDB なんかで十分という気持ちがしないわけではない。
デザイン領域以外は、既存のプログラマ延長でしょう？デザインはちょっとやる気ない。
デザイナーに頑張ってもらいたい。というか、デザイナーはここは責任持ってくれ。仕事なくなるぞ。
いつもお世話になってます。
世の中の問題に全て答えがあると思っている大馬鹿者の集まり。悪趣味。
いきなりセキュリティとかテストとか運用系に行くやつの末路は暗いと思っている。プログラマが後々コンバートするので十分だろ。
俺は好きやけどね。
